具有反向学习能力的串车调度算法研究

来源：交通运输系统工程与信息杂志2019年第2期北京时间：

作者：王敏，陈峰，张磊石

单位：哈尔滨理工大学 荣成学院 软件工程系，山东 荣成 264300

摘要：为了避免串车问题，研究了多条线路不同站点间隔的车辆实时串车调度算法.基于车辆自动定位(AVL)数据的分析预测，给出了具备反向学习能力的克隆选择优化算法 (Opposition-learning Clonal Selection Algorithm, OCSA )求解避免串车的调度序列，指导车辆调度.算法中设计了反向抗体库，反向抗体库存储了种群迭代过程中多个较差抗体的信息，利用较差基因位置信息，指导部分基因链以较快速度进行反向学习，将其迅速牵引出局部最优区域.反向学习过程可迅速改善抗体的多样性，使得算法在短时间内具有较强的全局寻优能力；且局部学习的缩放因子可随迭代过程动态调整，提高了算法的求解精度.实验结果表明，基于 OCSA算法获取的调度序列与经典的调度算法相比有较好的适应性，求得的调度序列能够实时有效地降低站点串车问题.

关键词：智能交通,串车,克隆选择,调度,反向学习

基金资助：山东省高等学校科技计划项目/ Shandong Province Science and Technology Plan Project(J17KB37).